Columbia University（哥伦比亚大学）

The Reward Was in Your Data All Along: Correcting Flow Matching with Discriminator-Guided RL

奖励一直就在你的数据中：用判别器引导的强化学习纠正流匹配

Nicolas Beltran-Velez, Felix Friedrich, Zhang Xiaofeng, Reyhane Askari-Hemmat, Xiaochuang Han, Adriana Romero-Soriano, Michal Drozdzal

机构 * FAIR at Meta ； Columbia University ； Mila -- Qu\' e bec AI Institute ； McGill University ； Canada CIFAR AI Chair 纠错

AI总结 针对流匹配模型因损失函数与样本质量不匹配导致的视觉缺陷，提出判别器引导的强化学习（DRL），利用预训练空间中判别器的logit作为奖励，显著提升无引导FID和语义FD，并改善偏好对齐。

Comments 84 pages, including appendices

EARS: Explanatory Abstention for Reliable Sub-Agent Modeling in Large-scale Multi-Agent Systems

EARS：大规模多智能体系统中可靠子智能体建模的解释性弃权

Shuang Xie, Yunan Lu, Han Li, Lingyun Wang

机构 * Shopify ； Columbia University（哥伦比亚大学） 纠错

AI总结 针对大规模多智能体系统中子智能体过度回答导致幻觉的问题，提出EARS框架，通过将弃权重构为智能体间通信协议，利用校准的LLM裁判模型生成结构化弃权标签和理由，微调子智能体以检测故障并返回理由，在电商助手系统中将响应通过率从68.5%提升至78.9%。

MoVerse: Real-Time Video World Modeling with Panoramic Gaussian Scaffold

MoVerse: 基于全景高斯支架的实时视频世界建模

Yang Zhou, Ziheng Wang, Yuqin Lu, Haofeng Liu, Jun Liang, Shengfeng He, Jing Li

机构 * South China University of Technology ； Columbia University ； Orange Team, Youku Moku-Lab, HUJING Digital Media \& Entertainment Group ； Singapore Management University 纠错

AI总结 提出MoVerse，从单张窄视场图像实时构建可交互漫游的360度全景世界，通过拓扑感知扩散补全视场、全景几何残差预测生成3D高斯支架，并结合双向扩散教师蒸馏为因果自回归学生实现低延迟视频渲染。

Comments Project Page: https://orange-3dv-team.github.io/MoVerse/